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基于改進(jìn)EMD的GIS局部放電特高頻信號(hào)降噪方法研究*

2017-12-20 08:29:10王永強(qiáng)李長(zhǎng)元胡芳芳張斌崔博源
電測(cè)與儀表 2017年9期
關(guān)鍵詞:對(duì)偶電信號(hào)小波

王永強(qiáng),李長(zhǎng)元,胡芳芳,張斌,崔博源

(1.華北電力大學(xué)河北省輸變電設(shè)備安全防御重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北保定0710032;2.中國(guó)電力科學(xué)研究院,北京100192)

0 引 言

氣體絕緣金屬封閉組合電器(Gas Insulated Substation,GIS)廣泛應(yīng)用于高壓輸變電系統(tǒng)中,保證GIS的安全穩(wěn)定運(yùn)行是電力系統(tǒng)中極為重要的一個(gè)部分[1]。局部放電是GIS中最常見的故障之一,GIS盆式絕緣子的內(nèi)部缺陷以及一系列的早期絕緣劣化都將出現(xiàn)局部放電的征兆,因此GIS局部放電檢測(cè)是電力系統(tǒng)設(shè)備故障檢測(cè)中非常重要的一部分。目前最常用的方法是特高頻檢測(cè)法,而特高頻檢測(cè)法檢測(cè)GIS局部放電時(shí)易受電磁載波通信、高頻信號(hào)保護(hù)引起的連續(xù)周期性干擾以及其他設(shè)備產(chǎn)生的脈沖型干擾的影響[2-3]。噪聲干擾是影響局部放電信號(hào)特征參數(shù)提取與缺陷類型識(shí)別的關(guān)鍵因素之一。因此在現(xiàn)場(chǎng)GIS局部放電故障檢測(cè)時(shí)如何解決GIS局部放電特高頻信號(hào)的噪聲干擾問題直接影響著特高頻法檢測(cè)GIS局部放電的準(zhǔn)確性與可靠性。

在局部放電檢測(cè)過程中,噪聲造成的影響不容忽視,此影響不僅造成裝置的檢測(cè)精度下降,還造成裝置誤報(bào)率上升等一系列問題。近年來,國(guó)內(nèi)外研究人員針對(duì)傳統(tǒng)的小波變換的閾值降噪方法,提出了一些改進(jìn)小波閾值的降噪方法,并且對(duì)局部放電所測(cè)特高頻信號(hào)進(jìn)行降噪的仿真中取得了良好的效果[4-5]。但在GIS局部放電特高頻信號(hào)降噪的實(shí)際應(yīng)用中,由于特高頻信號(hào)具有頻帶寬、中心頻率高等特性,降噪效果變差,出現(xiàn)失真、計(jì)算冗余大等問題。文獻(xiàn)[6]提出了一種改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化稀疏分解的局放信號(hào)去噪方法,運(yùn)用該方法對(duì)局部放電產(chǎn)生的脈沖電流信號(hào)進(jìn)行降噪得到了良好的降噪效果,并且較好保留了局部放電信號(hào)原始特征。利用特高頻法檢測(cè)GIS局部放電,在信號(hào)采集、放大與檢波過程中都容易受到噪聲干擾,而且特高頻信號(hào)具有中心頻率較大、頻帶寬等特性,降噪過程中保持信號(hào)的原始特征仍是一個(gè)難點(diǎn)。

為了達(dá)到很好的噪聲與非噪聲信號(hào)的分離效果,又能保持寬頻帶的特高頻信號(hào)的特征,提出一種改進(jìn)EMD的特高頻信號(hào)降噪方法。對(duì)偶樹復(fù)小波具有良好的平移不變性及完全重構(gòu)性,加上EMD降噪法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)特性[7],能夠很好地分離噪聲與非噪聲信號(hào),有效地針對(duì)局部放電特高頻信號(hào)進(jìn)行有效地降噪處理,并保留早期GIS局部放電信號(hào)的放電特征。

1 EMD及DT-CWT基礎(chǔ)

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解

EMD將繁雜量的數(shù)據(jù)分解成有限數(shù)據(jù)序列的簡(jiǎn)單分量之和,分解的分量為固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)[8]。各個(gè)分量的頻率成分與IMF階數(shù)直接相關(guān),已知給定信號(hào)為x(t),EMD分解過程如下:

(1)求解 x(t)極大值與極小值點(diǎn);

(2)利用插值法進(jìn)行包絡(luò)函數(shù)求解,令下包絡(luò)為emin(t)、上包絡(luò) emax(t);

(3)計(jì)算均值,均值公式如下:

(4)抽離細(xì)節(jié),分離出來的分量 d(t),分離式如下:

(5)對(duì)殘余的 m(t)重復(fù)上述步驟。

EMD降噪法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性:(1)基函數(shù)自動(dòng)產(chǎn)生;(2)自適應(yīng)的濾波特性;(3)自適應(yīng)的多分辨率。但是單純的使用EMD法進(jìn)行降噪,將可能失去原始的信號(hào)特征[9-10],因此在采用EMD法進(jìn)行降噪時(shí),一般結(jié)合其他方法進(jìn)行降噪來提升降噪效果和保持原始信號(hào)的特征,尤其在局部放電檢測(cè)中保持早期的放電特征直接關(guān)系著后期的放電分析的準(zhǔn)確性。

1.2 對(duì)偶樹復(fù)小波

傳統(tǒng)的小波在實(shí)際應(yīng)用過程中不僅出現(xiàn)一些頻率混疊或信息丟失等問題,而且連續(xù)小波變換(CWT)計(jì)算時(shí)數(shù)據(jù)冗余多、計(jì)算代價(jià)大[7]?;诖耍瑢?duì)偶樹復(fù)小波改變了傳統(tǒng)小波的解析方法,能夠在保持平移不變性和多方向選擇性的情況下進(jìn)行信號(hào)的精確重構(gòu)。相比于CWT而言,DT-CWT的數(shù)據(jù)冗余是有限的。DTCWT的函數(shù)基是利用小波函數(shù)對(duì)ψh(t)和 ψg(t)來滿足 Hilbert變換對(duì)要求,ψh(t)和ψg(t)作為實(shí)部和虛部,有復(fù)小波系數(shù) ψ(t)=ψh(t)+iψg(t)。

圖1 DT-CWT變換的分解示意圖Fig.1 Schematic diagram of DT-CWT transform decomposition

圖1給出了對(duì)偶樹復(fù)小波變換的分解示意圖,它包含兩個(gè)平行的小波樹,Tree1給出了變換的實(shí)部,Tree2給出了虛部。其中 h0(n),h1(n)為 ψh(t)對(duì)應(yīng)的低通和高通濾波器,g0(n),g1(n)為 ψg(t)對(duì)應(yīng)的低通和高通濾波器。ψh(t)和 ψg(t)來滿足 Hilbert變換對(duì)要求,ψh(t)和 ψg(t)作為實(shí)部和虛部,復(fù)小波可表示為 ψ(t)=ψh(t)+iψg(t)。據(jù)圖 1對(duì)偶樹復(fù)小波變換的分解過程的逆過程即是對(duì)偶樹小波變換的重構(gòu)過程。

對(duì)偶樹小波降噪過程如下:

信號(hào)進(jìn)行n層對(duì)偶樹復(fù)小波變換,將第i層小波變換系數(shù)wi=wire+iwiim通過對(duì)偶樹復(fù)小波變換逆過程重構(gòu),得到第i層小波分量。信號(hào)不同變換尺度下的細(xì)節(jié)信號(hào)分量可以組成一個(gè)矩陣,即:

式中 Wi=[wi(1),wi(2),…,wi(k)],i=1,2,…,n。表示DT-CWT分解所得到的第i層細(xì)節(jié)信號(hào)分量。細(xì)節(jié)信號(hào)矩陣Wn中會(huì)含有噪聲的成分。于是Wn便可分解為兩部分[7]。

式中W不含噪信號(hào)分分量矩陣;Z對(duì)噪聲信號(hào)量組成的矩陣。

2 改進(jìn)EMD的降噪方法

本文改進(jìn)的EMD降噪方法是利用EMD法將含噪信號(hào)分解為一系列的IMF分量,并對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行DT-CWT雙元收縮降噪,利用聯(lián)合分布模型(非高斯雙元概率分布模型)進(jìn)行每個(gè)IMF分量的DT-CWT降噪的小波系數(shù)估計(jì)[11],得到求解后的小波系數(shù)后進(jìn)行逆DT-CWT變換得到IMF分量的降噪后信號(hào)量,最后將降噪后的IMF分量進(jìn)行信號(hào)重構(gòu),得到降噪后的信號(hào),這樣不僅能夠很好地將含噪信號(hào)與噪聲很好的分離,還具有平移不變性、有限冗余和保持原始信號(hào)特征等特點(diǎn)。改進(jìn)的EMD降噪方法的具體步驟如下:

(1)EMD分解層數(shù)與DT-CWT的分解層數(shù)的確定,層數(shù)的不同將影響降噪的精度和降噪計(jì)算速度,DT-CWT法分解層數(shù)確定應(yīng)結(jié)合實(shí)際的硬件采樣速率、存儲(chǔ)空間以及軟件計(jì)算速度;

(2)含噪信號(hào)的 EMD分解,含噪信號(hào)為 x(t),對(duì)信號(hào)x(t)進(jìn)行局部極大值點(diǎn)與極小值點(diǎn)的提取,并利用插值法形成上下包絡(luò)線,求出表征時(shí)間尺度的第i個(gè) IMF分量 di(t),計(jì)算式為:

(3)IMF分量的DT-CWT小波系數(shù)的計(jì)算。計(jì)算過程如下:

(4)采用聯(lián)合分布模型對(duì)每層降噪后的小波系數(shù)估計(jì)[11]。根據(jù)聯(lián)合分布模型,得到降噪后的小波系數(shù)估計(jì)為:

其中降噪邊緣方差估計(jì)計(jì)算公式為:

式中Yi(t)為某一最佳尺度上的小波系數(shù);median表示一種魯棒中值估計(jì)器;為局部邊緣方差,表達(dá)式為:

式中m為復(fù)小波變換的局域窗長(zhǎng)。

3 GIS局部放電信號(hào)降噪試驗(yàn)

為了很好的驗(yàn)證本文改進(jìn)EMD的GIS局部放電特高頻信號(hào)降噪方法的可行性以及可靠性,試驗(yàn)采用了內(nèi)置式平面螺旋天線對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),并采用所提出的方法對(duì)所采集的數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行降噪處理。

3.1 GIS局部放電特高頻信號(hào)采集

為了準(zhǔn)確的采集到實(shí)際的GIS局部放電特高頻信號(hào),搭建了GIS局部放電試驗(yàn)平臺(tái),試驗(yàn)系統(tǒng)包括:252 kV GIS模型、250 kV無局放電源、局部放電檢測(cè)儀、相位采集裝置、內(nèi)置天線、UHF放大器、寬帶示波器及缺陷模型等組成。試驗(yàn)平臺(tái)示意圖如圖2所示。

圖2 GIS試驗(yàn)平臺(tái)示意圖Fig.2 Schematic diagram of GIS experimental platform

為了更精確的檢測(cè)到信號(hào),采集信號(hào)所需的小型化螺旋天線安裝于GIS手孔內(nèi),但并未完全伸入GIS腔體內(nèi)部,為保證該安裝方式不會(huì)影響GIS腔體內(nèi)部絕緣,在天線前段加上有機(jī)絕緣介質(zhì)板,以保證密封和天線與高壓導(dǎo)體隔離。將設(shè)計(jì)好的局部放電模型安裝固定于GIS導(dǎo)電桿上,以提供有效的局部放電信號(hào)源。天線安裝如圖3(a)所示,局部放電模型安裝圖3(b)所示。

圖3 天線與放電模型安裝示意圖Fig.3 Installation schematic diagram of antenna and discharge model

天線采集到的UHF信號(hào)經(jīng)高頻同軸電纜傳送到UHF放大器(放大器參數(shù):放大倍數(shù)33.3 dB,工作頻率300 MHz~2.5 GHz)。UHF放大器會(huì)對(duì)傳感器檢測(cè)到的信號(hào)進(jìn)行調(diào)理放大,由RG-58U同軸屏蔽傳輸電纜傳輸?shù)绞静ㄆ鲀?nèi),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保存,以便后續(xù)數(shù)據(jù)處理及缺陷分析[12-13]。

3.2 特高頻信號(hào)去噪

由內(nèi)置小型化天線在搭建的GIS局部放電試驗(yàn)平臺(tái)上采集GIS局部放電信號(hào),由于針-板放電的脈沖比較明顯,試驗(yàn)使用針-板放電模型,模型針電極采用直徑為4 mm,長(zhǎng)度為10.5 mm的鋁絲制成,鋁絲的另一端作磨尖處理,針尖錐角為30°,曲率半徑為0.5 mm。接地電極采用直徑為100 mm,厚度為10 mm的鋁制成,兩電極的間距設(shè)定為10 mm,實(shí)測(cè)局部放電單脈沖信號(hào)如圖4(a)所示,采樣點(diǎn)數(shù)為1 000點(diǎn)。為了更好的驗(yàn)證算法的有效性與可行性,在圖4(b)所示的局部放電信號(hào)中添加了信噪比為1的高斯白噪聲,以增大白噪聲信號(hào)。

圖4 局部放電測(cè)量信號(hào)Fig.4 Partial discharge measurement signal diagram

為了突出本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)EMD信號(hào)降噪方法降噪效果的優(yōu)越性,試驗(yàn)分別采用常見的EMD閾值降噪法和本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)EMD降噪方法對(duì)同一個(gè)加入白噪聲的針-板放電模型產(chǎn)生的局部放電特高頻信號(hào)進(jìn)行消噪處理,并進(jìn)行消噪效果對(duì)比分析。在進(jìn)行本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)EMD降噪方法降噪時(shí),本次試驗(yàn)設(shè)置DT-CWT分解層數(shù)為3,特高頻信號(hào)長(zhǎng)度N為1 000,噪聲邊緣方差值小于0.01。EMD閾值降噪法處理后的信號(hào)如圖5(a)所示,基于改進(jìn)EMD的GIS局部放電特高頻信號(hào)降噪方法處理后的局部放電信號(hào)如圖5(b)所示。

為了更直觀的看出這兩種降噪方法的降噪效果,分別計(jì)算輸出信噪比(SNR)和均方誤差(MMSE)[9,14],計(jì)算公式如下:

圖5 兩種方法降噪后信號(hào)圖Fig.5 Noise signal diagram of two ways

式中f(n)為原始局部放電特高頻信號(hào);S(n)為降噪后的信號(hào);N為信號(hào)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。

計(jì)算處理后輸出信噪比 (SNR)和均方誤差(MMSE)比較如表1所示。

表1 輸出信噪比(SNR)和均方誤差(MMSE)比較Tab.1 Comparison of output SNR and MMSE

從表1可以看出兩種降噪方法的信噪比SNR比與含白噪聲的實(shí)測(cè)信號(hào)大好多,比較試驗(yàn)中兩種降噪方法的結(jié)果,本文所提出的方法的信噪比要比EMD閾值降噪大,圖5(a)與圖5(b)兩圖比較可知,利用本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)EMD信號(hào)降噪方法降噪后的信號(hào)更加保持了原有的局部放電信號(hào)的特征,在脈沖信號(hào)的采樣點(diǎn)數(shù)段(圖中采樣點(diǎn)數(shù)的500~600之間)EMD閾值降噪法得到的信號(hào)明顯有著特征信號(hào)的消除。而本文采用的分階式將DT-CWT與EMD相結(jié)合的降噪法,很好地保持了原始的放電特征。

4 結(jié)束語(yǔ)

所提出的GIS局部放電特高頻信號(hào)降噪方法是將對(duì)偶樹復(fù)小波對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪法進(jìn)行改進(jìn)并對(duì)利用平面螺旋天線采集的特高頻信號(hào)進(jìn)行降噪處理。充分利用了對(duì)偶樹復(fù)小波的精確重構(gòu)和平移不變特性以及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法的自適應(yīng)性,在保持原始的局部放電特征的條件下分離了非噪聲信號(hào)與噪聲信號(hào),試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)也驗(yàn)證了該方法的有效性。

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